Es gibt mittlerweile eine Menge Coding Agents. Gut so. Immer mehr Leute bauen Tools genau um die Art und Weise, wie sie tatsächlich arbeiten. Jeder neue Ansatz liefert uns allen etwas zum Lernen, und wer diese Tools nutzt, hat mehr Auswahl.
Cloaky ist unser Beitrag dazu: eine Desktop-Werkbank, auf der du dir eine Coding Engine aussuchst, ihr eine Aufgabe gibst, den Fortschritt verfolgst, die Änderungen prüfst und das Ergebnis direkt neben dem Chat ausprobieren kannst.
Wir bereiten gerade Cloaky Base v0.1.1 für macOS und Linux vor. Es verbindet fünf Coding Engines über deinen eigenen API-Schlüssel mit Venice, und die Sprachtranskription läuft komplett lokal auf deinem Rechner. Pro, das weiterhin ein privater Build bleibt, ergänzt lokale Sprachmodelle und direkte Provider-Optionen.
Das ist unser Startpunkt.
Die größere Idee dahinter ist persönlich: Mehr von der Intelligenz, die du nutzt, sollte dir gehören.
Ich meine damit nicht nur das Modell. Ich meine die Beispiele, die du auswählst, den Kontext, den du aufbaust, deine Art, Probleme zu lösen, und die Routinen, auf die du immer wieder zurückgreifst, weil sie einfach funktionieren. Im Moment steckt das meiste davon in den Produkten anderer Leute.
Ich möchte, dass Menschen Intelligenz rund um ihr eigenes Leben und ihre Arbeit aufbauen – und dass mehr davon auf Hardware und mit Tools läuft, die sie selbst kontrollieren. Zusätzliche Leistung dazuzumieten, sollte eine bewusste Entscheidung sein, die du triffst, wenn es dir wirklich weiterhilft.
Cloaky fängt bei der Werkbank an, denn die Werkbank ist das, was bleibt, während sich die Modelle ändern.
Ein Ort, um bei der Arbeit zu bleiben
Wenn ein Agent ein Projekt verändert, passiert zwischen deiner Anfrage und seiner letzten Nachricht eine ganze Menge.
Dateien werden geändert. Befehle laufen durch. Ein Ansatz funktioniert – oder eben nicht. Manchmal musst du unterbrechen, eine Frage stellen oder darauf hinweisen, dass ein völlig plausibel aussehendes Ergebnis genau das verfehlt hat, was du eigentlich wolltest.
Cloaky bringt Chat, Datei-Review und Vorschau an einem einzigen Ort zusammen.
Du kannst dir einen Diff ansehen, eine Zeile kommentieren, einen Codeblock verwerfen oder nach einem unterstützten Schritt zu einem Checkpoint der Datei zurückkehren. Je nach Engine und Berechtigungsmodus kannst du über Freigabekarten prüfen, ob Dateien bearbeitet oder Befehle ausgeführt werden sollen, und selbst entscheiden, ob du das zulässt.
Wie genau diese Kontrollen aussehen, hängt von der jeweiligen Engine ab. Eine Freigabe ist ein Prüfschritt, keine Sandbox: Sobald du eine Aktion freigibst, hält sie nichts mehr auf. Container-Isolierung und die Befehls-Sandbox – beide standardmäßig deaktiviert – sind das, was den Zugriff einer Engine tatsächlich begrenzt.
Das Erlebnis, das ich mir vorstelle, ist simpel. Du solltest bei der Arbeit bleiben können, während sie passiert.
Sehen, was sich geändert hat. Die Richtung vorgeben. Das Ergebnis testen. Behalten, was passt, und nachbessern, was nicht passt.
Egal, ob du nur eine Kleinigkeit reparierst oder endlich ein Projekt startest, das seit Monaten auf Eis lag: Die Werkbank soll dir helfen, aus einer Absicht etwas zu machen, das du prüfen und nutzen kannst.
Behalt die Werkbank. Wähl die Intelligenz.
Eine Engine und ein Modell übernehmen unterschiedliche Aufgaben.
Die Engine steuert die Coding-Session und ihre Tools. Das Modell liefert die Inferenz im Hintergrund. Und die Werkbank ist der Ort, an dem du die Richtung vorgibst und das Ergebnis prüfst.
Cloaky Base funktioniert mit Claude Code, OpenCode, Codex, Kimi Code und Grok Build. Deren Modellanfragen laufen über Venice – mit deinem eigenen Venice-Key und deinem Guthaben.
Base lässt keine Sprachmodelle lokal auf deinem Rechner laufen. Jede Anfrage enthält den Kontext, den die Aufgabe braucht: Prompts, Dateien, die der Agent liest, und Tool-Ergebnisse. Auch Tools und Integrationen können eigene Netzwerkanfragen stellen. Der Model-Picker von Cloaky zeigt dabei die Venice-Datenschutzstufe an.
Abbildung 2. Der Weg der Modellanfragen in Base. Gehostete Anfragen transportieren den nötigen Aufgabenkontext. Tools und Integrationen können ebenfalls eigene Netzwerkanfragen stellen.
Was lokal bleibt, ist genauso wichtig. Cloaky sendet weder Telemetrie noch Analytics oder Absturzberichte und betreibt keinen eigenen Server. Deine Einstellungen, Sessions und Protokolle liegen in einem Ordner auf deinem Computer, außerhalb der App.
Zu wissen, wo die Intelligenz läuft, gehört zu einer echten Wahlmöglichkeit dazu. Pro erweitert diese Wahl um direkte Provider und lokale Sprachmodelle über Ollama und LM Studio.
Mit der Zeit sollen Menschen freier entscheiden können, was sie lokal ausführen, was sie mieten und wie sie beides für ihre eigene Arbeit kombinieren.
Eine gute Werkbank sollte ihren Platz auch dann behaupten, wenn sich diese Entscheidungen ändern.
Ein kleines Stück Eigenverantwortung
Spracheingabe macht diese Idee greifbar.
Mit whisper.cpp transkribiert Cloaky deine Aufnahme direkt auf deinem Rechner. Der Text erscheint im Editor, damit du ihn vor dem Absenden lesen oder anpassen kannst.
Aufnahme, Transkription und Versand sind getrennte Schritte. Die Audiodaten bleiben lokal. Wenn du den fertigen Prompt in Base abschickst, nimmt der Text den Weg über Venice.
Abbildung 3. Aufnahme und Transkription bleiben lokal. Du entscheidest, wann der fertige Text gesendet wird.
Du hast die Wahl zwischen vier englischen Sprachmodellen. Dafür brauchst du whisper.cpp und ein heruntergeladenes Modell; ein Cloud-Fallback für die Transkription existiert nicht.
Eine kleine Funktion, aber eine nützliche. Du sprichst eine Aufgabe ein, prüfst den Text und entscheidest, wann daraus eine echte Anfrage wird.
Genau so möchte ich mich der größeren Vision nähern: über Dinge, die Menschen verstehen und kontrollieren können.
Mehr von deinem Kontext bleibt für dich nutzbar. Mehr von deinen Workflows läuft so, wie du es bevorzugst. Mehr Leistung läuft auf Maschinen, die dir gehören.
Es gibt noch viel zu bauen. Genau das macht die Sache spannend.
Ein zweites Paar Augen
Cloakster ist eine optionale Zweitmeinung zur Session. Die Session-Überwachung ist standardmäßig ausgeschaltet.
Es achtet auf Dinge wie wiederholt fehlgeschlagene Ansätze, Abweichungen von der ursprünglichen Anfrage oder Behauptungen, die der Output gar nicht hergibt. Außerdem kann es offene Aktionen markieren, die offensichtlich über den Rahmen der Aufgabe hinausgehen.
Cloakster nutzt Jev von TypeSafe AI über die Beta Decision API von Venice. Cloaky stellt darüber Fragen wie: Ist die Arbeit abgeschlossen? Oder geht die vorgeschlagene Aktion über die eigentliche Aufgabe hinaus?
Während der Entwicklung haben wir es mit gelabelten synthetischen Beispielen getestet.
Am 24. September 2026 lieferte jev-latest von Venice für 103 von 104 Szenarien Antworten; eine Anfrage stieß auf ein Rate-Limit. Die gemessene mediane Latenz für Entscheidungsanfragen lag bei 421 Millisekunden.
Abbildung 4. Ergebnisse bei den gewählten Schwellenwerten. Blaue Segmente sind erkannte positive Beispiele, sandfarbene Segmente sind Treffer, die übersehen wurden. Die Schwellenwerte wurden anhand desselben Datensatzes gewählt.
Bei den für diesen Satz gewählten Schwellenwerten erkannte Cloakster 17 von 18 Abschlussbeispielen und 22 von 23 Aktionen außerhalb des Aufgabenbereichs. Die beiden Ausreißer waren eine abgeschlossene Aufgabe ohne Prüfung und ein vorgeschlagener Dateischreibvorgang in einem anderen Projekt.
Diese Schwellenwerte haben wir anhand derselben Beispiele festgelegt. Das sind Kalibrierungsergebnisse – wie sich Cloakster in echten Sessions verhält, müssen wir erst noch sehen.
Wenn die Session-Überwachung für eine kompatible Session aktiviert ist, gehen ausgewählte Ausschnitte an das Entscheidungsmodell von Venice. Jeden einzelnen Cloakster-Check kannst du in den Einstellungen deaktivieren.
Das Ziel: Dir eine weitere Perspektive geben, während du die volle Kontrolle über die Arbeit behältst.
Cloakster ist eine optionale Zweitmeinung zur Session. Die Session-Überwachung ist standardmäßig ausgeschaltet.
Es achtet auf Dinge wie wiederholt fehlgeschlagene Ansätze, Abweichungen von der ursprünglichen Anfrage oder Behauptungen, die der Output gar nicht hergibt. Außerdem kann es offene Aktionen markieren, die offensichtlich über den Rahmen der Aufgabe hinausgehen.
Cloakster nutzt Jev von TypeSafe AI über die Beta Decision API von Venice. Cloaky stellt darüber Fragen wie: Ist die Arbeit abgeschlossen? Oder geht die vorgeschlagene Aktion über die eigentliche Aufgabe hinaus?
Während der Entwicklung haben wir es mit gelabelten synthetischen Beispielen getestet.
Am 24. September 2026 lieferte jev-latest von Venice für 103 von 104 Szenarien Antworten; eine Anfrage stieß auf ein Rate-Limit. Die gemessene mediane Latenz für Entscheidungsanfragen lag bei 421 Millisekunden.Etwas bauen, zu dem man gerne zurückkehrt
Die öffentliche Beta ist beendet. Als Nächstes kommt Cloaky Base v0.1.1, kostenlos für macOS 13 oder neuer und Linux. Mit Version v0.1.10, also nach zehn Releases, öffnen wir den Quellcode unter der MIT-Lizenz.
Apple Silicon wurde am intensivsten getestet. Feedback zu Intel-Macs und Linux wäre deshalb besonders hilfreich.
Abbildung 5. Zwei Editionen mit unterschiedlichen Modelloptionen. Lokale Sprachtranskription gibt es in Base; lokale Sprachmodell-Inferenz ist ein Pro-Feature.
Die Engines sind eigenständige Programme. Cloaky kann Claude Code, OpenCode, Codex und Kimi Code installieren oder eine bestehende Installation nutzen. Grok Build wird über eine geführte Terminal-Installation eingerichtet.
Wir haben einen früheren Linux-Build für Timer, Notizen, Boards und andere kleine Projekte genutzt und beobachtet, wie er sich in echten Coding-Sessions schlägt.
Bei einer Slugify-Aufgabe mit GLM-5.3-Flash über OpenCode Go brauchte Cloaky 13 Sekunden, die OpenCode CLI 14. Beide bestanden dieselben vier Tests. Ein einzelner Durchlauf sagt wenig über die relative Geschwindigkeit aus, aber es war gut zu sehen, wie die Werkbank eine Aufgabe von der Anfrage bis zum geprüften Ergebnis durchzog.
Eine komplexere Aufgabe förderte mehr Punkte zutage, die wir untersuchen müssen. OpenCode Go über Cloaky schrieb Dateien, ebenso die standalone Grok Build CLI. Grok Build über Cloakys ACP-Verbindung erzeugte in diesem Lauf keine. Dieser frühere Build hatte auch andere Schwächen: Beim Öffnen einer zweiten Instanz blockierte ein Profile Lock und zeigte ein schwarzes Fenster, und Fehlermeldungen zum Provider-Guthaben brauchten eine klarere Erklärung.
Ich möchte weiterhin zeigen, was in der Praxis passiert – inklusive der Versuche, die schiefgehen.
Sich einen festen Platz im Arbeitsalltag von jemandem zu verdienen, erfordert Aufmerksamkeit für genau diese Details: der Einstieg, das Verstehen eines Fehlers, das Prüfen einer Änderung – und der Griff zum Tool am nächsten Tag.
Das ist die Arbeit, die wir konsequent weitermachen müssen.
Im Hafen ist noch Platz
In diesem Bereich tummeln sich viele Leute, deren Arbeit ich sehr schätze. Ich wünsche ihnen Erfolg.
OpenCode ist der Standard, von dem wir ständig lernen. Cloaky darf auf einer Welt aufbauen, die diese Teams miterschaffen haben.
Ein persönliches Dankeschön an Theo, das T3 Code Team und ihre Community. Ich habe viel von Theos Kanal und vom Studium von T3 Code gelernt.
Cloaky ist kein Fork von T3 Code. Hätte es vielleicht sein sollen. Hätte vieles leichter gemacht.
Ich habe großen Respekt dafür, wie viel Sorgfalt sie in ihre Arbeit stecken und wie offen sie sie teilen.
Danke an OpenCode, Cline, Aider, Zed und die ACP-Community, Ollama, LM Studio und Venice. Cloaky wird mit Hinweisen ausgeliefert, die die Maintainer würdigen, deren Arbeit darin steckt.
Und ein Dank an Diogo Almeida sowie das TypeSafe AI Team für Jev. Ihre Arbeit gibt uns einen weiteren Baustein; die oben genannten Kalibrierungsmessungen für Cloakster stammen von uns. Wir werden diese Zahlen aktualisieren, sobald wir mehr wissen.
Wir alle profitieren davon, wenn Menschen bessere Tools und mehr Freiheit haben, damit zu bauen. Es gibt Platz für unterschiedliche Ansätze, verschiedene Workflows und ganz eigene Ideen, wohin die Reise gehen kann.
Für Cloaky reicht der Anspruch über die reine Coding-Session hinaus. Ich möchte, dass es Menschen hilft, Intelligenz rund um ihre eigene Arbeit aufzubauen – und mehr dieser Intelligenz in ihren eigenen Händen zu behalten.
Wenn das nach einer Richtung klingt, die du mitgestalten willst: Willkommen.
Hinterlass deine E-Mail auf cloaky.dev und du bekommst am Release-Tag in den nächsten Tagen genau eine Mail – kein Newsletter. Folge @cloakyapp für praktische Demos, Entwicklungs-Updates und die nächsten Messwerte.
Pro bleibt ein privater Build. Wenn du bei der Gestaltung helfen möchtest, melde dich unter hello@cloaky.dev.
Noch ein Boot im Hafen. Mal sehen, wie es sich schlägt.
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